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Alzheimer: diagnosi precoce con l’intelligenza artificiale

Un gruppo di ricercatori italiani provenienti dal Dipartimento di Fisica dell’Università degli studi di Bari e dall’Istituto Nazionale di Fisica Nucleare è finito sulla prima pagina del Times, per aver progettato e sviluppato un sistema di intelligenza artificiale in grado di diagnosticare, in maniera automatica, le precoci manifestazioni dell’Alzheimer.

Il team, diretto dalla Dottoressa Marianna La Rocca e dal Dottor Nicola Amoroso, aveva già sperimentato l’applicazione dell’analisi dei Big Data all’ambito clinico-diagnostico, vincendo una competizione internazionale organizzata dall’Harvard Medical School per l’uso di sistemi di apprendimento automatico per la diagnosi precoce della Schizofrenia.

La Dottoressa La Rocca ha spiegato in dettaglio il nuovo studio in un’intervista al settimanale New Scientist, che l’ha definito “una svolta”. L’ambizioso scopo della ricerca è quello diagnosticare l’Alzheimer almeno 10 anni prima della manifestazione dei sintomi iniziali, con dei metodi non invasivi e più economici di quelli attuali, che si auspica porteranno ad un numero più elevato di esami di screening effettuati.
Infatti, al momento questa malattia neurodegenerativa, che conduce alla demenza e alla perdita della memoria e delle funzioni cognitive, interessa circa 40 milioni di persone nel mondo e può essere diagnosticata solo dal momento in cui si presentano i primi sintomi.

La ricerca è stata condotta impiegando delle immagini di risonanze magnetiche utili per mettere in evidenza le alterazioni di un cervello sano rispetto ad uno malato di Alzheimer, per testare un nuovo algoritmo che, allenato a distinguere le alterazioni, permetterebbe di prevedere l’insorgere della malattia neurodegenerativa con 10 anni di anticipo rispetto alla comparsa dei sintomi.
La risonanza magnetica, infatti, permette di avere un’immagine dettagliata della struttura del cervello, e la sovrapposizione di due immagini eseguite a mesi di distanza, rende possibile riscontrare i cambiamenti in una determinata area del cervello.

La ricerca è stata condotta presso il Data Center ReCaS di Bari, sfruttando la potenza di calcolo dei mezzi presenti nell’istituto.

I ricercatori hanno inizialmente utilizzato 68 risonanze, tra di cui 38 di persone malate di Alzheimer, ed hanno insegnato ad un algoritmo a distinguere i cervelli sani da quelli malati.
Successivamente, lo stesso algoritmo è stato interrogato su altre 148 risonanze, di cui 48 delle persone malate di Alzheimer, 52 di soggetti sani ed altre 48 di persone con una lieve disabilità cognitiva che però si è evoluta in Alzheimer nei successivi 9 anni.
In questa seconda fase di testing, l’algoritmo è riuscito a distinguere tra un cervello sano e un cervello malato nell’86% dei casi e, cosa ancora più rilevante, ha individuato una persona con probabilità di sviluppare in futuro la malattia con un’accuratezza dell’84% e un margine di errore molto basso.

La ricerca condotta, dunque, ha messo in evidenza ed ha potuto dimostrare come la malattia si manifesti con maggior probabilità nei soggetti affetti da “lieve indebolimento cognitivo”, una condizione che può aiutare a prevedere la malattia con dieci anni di anticipo.
Quindi, individuare la possibile insorgenza della malattia nella fase di “lieve indebolimento cognitivo”, permetterebbe di intervenire per tentare di fermare la patologia sul nascere, prima che abbia intaccato le facoltà cognitive dell’individuo.
L’algoritmo è ad oggi in grado di rilevare in maniera autonoma i segni precoci dell’Alzheimer e, finora, è riuscito a vagliare le immagini cerebrali di oltre 200 soggetti.

La ricerca, tutta italiana, ha ottenuto il riconoscimento e l’attenzione di numerose riviste internazionali del settore ed è stata pubblicata sul sito Arxiv della Cornell University, un prestigioso archivio di documentazione scientifica, ed ha suscitato l’apprezzamento di figure accademiche di rilievo, come il professore di Neuroscienze Patrick Hof della Icahan School of Medicine della Mount Sinai di New York.

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